包含自动推荐功能的基于社交商务的产品推荐系统和方法与流程

本发明涉及推荐产品的技术，更具体地，涉及一种使用推荐算法推荐产品的方法。

背景技术：

在互联网广泛推广之前，电子商务已经以各种方式存在，例如，电子方式的企业间的文书交换，或者，个人电脑（PC）通信的家庭购物、家庭银行等。然而，随着互联网变得越来越普及，电子商务已被认为是与互联网上的交易有关。狭义上的电子商务是指通过在互联网上的网站运营的市场实时进行产品交易。交易的产品包括服务，如远程教育或医疗诊断，以及实体产品，如电子元件。此外，包括新闻、音频软件等产品的交易的数字产品在电子商务中日益增加。广义上的电子商务包括与每个机构（如供应商、金融机构、政府机构或运输机构）的交易，以及与消费者的交易有关的行为。

智能服务可能意味着根据用户的个人信息提供个性化内容的服务。传统的智能服务可能根据用户的使用历史或使用模式，通过预测潜在用户的意图，使用固定的分类系统，从接收到的材料中提供一些材料给该用户。然而，由于该智能服务的分类系统是固定的，提供智能服务本身是具有局限性的，因为，被推荐的材料可能与反应用户的喜欢的材料相同。因此，亟需一种能够根据客户想要选择的概括的偏好因子来推荐最合适的产品的服务。

技术实现要素：

本发明的目的是提供一种能够以各种方式收集产品信息的基于社交商务的产品推荐服务方法。

本发明的另一个目的是提供一种使用推荐算法的基于社交商务的产品推荐服务方法。

根据本发明的一个方面，提供了一种基于社交商务的产品推荐系统，包括：数据库，其配置为存储由第一用户上传的图像；推荐产品数据库，其配置为存储关于多个推荐产品的信息；信息收集单元，其配置为使用至少两种收集方法收集关于所述多个推荐产品的所述信息；推荐单元，其配置为使用预定的推荐算法从所述多个推荐产品中确定与所述上传的图像相对应的产品相关的至少一个推荐产品；以及，输出单元，其配置为输出与由第二用户推荐的推荐产品相对应的图像，以及与由所述推荐算法推荐的至少一个推荐产品相对应的图像。

根据实施例，所述信息收集单元可能根据与所述推荐产品相关的元数据，从开放的应用程序接口（Application Program Interface，API）收集关于所述多个推荐产品的所述信息。

根据实施例，所述信息收集单元可能生成收集的所述多个推荐产品中的每个推荐产品的产品唯一标识符（ID），并且根据预先存储的时间，定期更新关于所述多个推荐产品的所述信息。

根据实施例，所述信息收集单元可能从外部数据库接收关于所述多个推荐产品的所述信息，并且将关于所述多个推荐产品的所述信息标准化为在所述基于社交商务的产品推荐系统中能够识别的数据。

根据实施例，所述信息收集单元可能爬取关于所述多个推荐产品的所述信息，并且通过有效性测试，验证关于所述多个推荐产品的所述信息。

根据实施例，所述推荐单元可能将所述上传的图像转换为二进制数据，并且从通过所述转换的二进制数据的相似性而推荐的所述多个推荐产品中确定与所述上传的图像相对应的产品相关的至少一个推荐产品。

根据实施例，所述推荐单元可能根据与所述上传的图像相对应的所述多个推荐产品，生成元数据，根据所述元数据测量包括单词的重复次数和重要性在内的相似性，并且从通过所述相似性推荐的所述多个推荐产品中确定与所述上传的图像相对应的产品相关的至少一个推荐产品。

根据本发明的另一方面，提供了一种基于社交商务的产品推荐方法，包括：存储由第一用户上传的图像；存储关于多个推荐产品的信息；使用至少两种收集方法收集关于所述多个推荐产品的所述信息；使用预定的推荐算法从所述多个推荐产品中确定与所述上传的图像相对应的产品相关的至少一个推荐产品；以及，输出与由第二用户推荐的推荐产品相对应的图像，以及与由所述推荐算法推荐的至少一个推荐产品相对应的图像。

根据实施例，使用至少两种收集方法收集关于所述多个推荐产品的所述信息可能包括：根据与所述推荐产品相关的元数据，从开放的应用程序接口（Application Program Interface，API）收集关于所述多个推荐产品的所述信息。

根据实施例，使用至少两种收集方法收集关于所述多个推荐产品的所述信息可能包括：从外部数据库接收关于所述多个推荐产品的所述信息，并且将关于所述多个推荐产品的所述信息标准化为在所述基于社交商务的产品推荐系统中能够识别的数据。

根据实施例，使用至少两种收集方法收集关于所述多个推荐产品的所述信息可能包括：爬取关于所述多个推荐产品的所述信息，并且通过有效性测试，验证关于所述多个推荐产品的所述信息。

根据实施例，使用预定的推荐算法从所述多个推荐产品中确定与所述上传的图像相对应的产品相关的至少一个推荐产品可能包括：将所述上传的图像转换为二进制数据，并且从通过所述转换的二进制数据的相似性而推荐的所述多个推荐产品中确定与所述上传的图像相对应的产品相关的至少一个推荐产品；根据与所述上传的图像相对应的所述多个推荐产品，生成元数据，根据所述元数据测量包括单词的重复次数和重要性在内的相似性，并且从通过所述相似性推荐的所述多个推荐产品中确定与所述上传的图像相对应的产品相关的至少一个推荐产品。

根据本发明的实施例的基于社交商务的产品推荐系统可能通过开发的API、外部数据库和爬取的方式收集关于推荐产品的信息，然后根据收集的信息推荐产品。

根据本发明的实施例的基于社交商务的产品推荐系统可能根据元数据测量相似性，并且，通过根据该相似性确定的推荐产品以及将该确定的推荐产品提供给用户，从而推荐与上传的图像相类似的产品。

附图说明

图1为描绘了根据本发明的实施例的基于社交商务的产品推荐系统的操作的示意图；

图2为根据本发明的实施例的基于社交商务的产品推荐系统的结构框图；

图3A和3B为描绘了在根据本发明的实施例的基于社交商务的产品推荐系统中收集关于多个推荐产品的信息的方法的示意图；

图4为说明了在根据本发明的实施例的基于社交商务的产品推荐系统中被推荐的产品的例子的示意图；

图5为描绘了在根据本发明的实施例的基于社交商务的产品推荐系统中的产品推荐方法的示意图；

图6为说明了在根据本发明的实施例的基于社交商务的产品推荐系统中推荐产品的例子的示意图；

图7为说明了在根据本发明的实施例的基于社交商务的产品推荐系统中推荐产品的另一个例子的示意图。

具体实施方式

以下参照附图对本发明的各实施例进行更详细地描述。

图1为描绘了根据本发明的实施例的基于社交商务的产品推荐系统的操作的示意图。

用户110可能通过与基于社交商务的产品推荐系统130相连接的网站120上传图像，并且输入想要从该上传的图像中提取的产品。例如，该用户可能上传包含好莱坞女演员的服装的图像，当该用户想要从该好莱坞女演员的衣服中获得关于鞋子的信息，该用户可能通过输入“#鞋子#平跟鞋”从该上传的图像中搜索好莱坞女演员的鞋子。基于社交商务的产品推荐系统130可能存储用户100通过网站120上传的图像，并且，由于在用户100上传的好莱坞女演员的服装中搜索该鞋子，因此可以识别与该好莱坞女演员的服装相对应的鞋子。

该基于社交商务的产品推荐系统130可能使用至少两种收集方法收集关于多个推荐产品的信息。例如，该基于社交商务的产品推荐系统130可能通过的应用程序接口（Application Program Interface，API）收集多个推荐产品的信息，其中，根据与推荐产品相关的元数据，该应用程序接口被称为淘宝（Taobao）。该基于社交商务的产品推荐系统130可能通过外部数据库接收关于多个推荐产品的信息。该基于社交商务的产品推荐系统130可能爬取关于多个推荐产品的信息，并且通过执行对爬取的该关于多个推荐产品的信息的有效性测试得到的验证，接收该关于多个推荐产品的信息。该基于社交商务的产品推荐系统130可能在推荐产品数据库中存储该关于多个推荐产品的信息。

该基于社交商务的产品推荐系统130可能使用预定的推荐算法从多个推荐产品中确定与上传的图像相对应的产品相关的至少一个推荐产品。该基于社交商务的产品推荐系统130可能将上传的图像转换为二进制数据，并且从通过转换的二进制数据的相似性而推荐的多个推荐产品中确定与上传的图像相对应的产品相关的至少一个推荐产品。该基于社交商务的产品推荐系统130可能根据与上传的图像相对应的多个推荐产品，生成元数据，根据元数据测量包括单词的重复次数和重要性等在内的相似性，并且从通过相似性推荐的多个推荐产品中确定与上传的图像相对应的产品相关的至少一个推荐产品。例如，当根据上传的图像输入的条件为“#鞋子#平跟鞋”时，可以通过单词的重复次数和与输入的条件相关的重要性测量相似性。

根据本发明的实施例的基于社交商务的产品推荐系统可能在用户上传图像的时候执行操作，当以异步方式执行对推荐产品的确定时防止与API的相互协同工作而产生的延迟，并且通过再一次确定与确定的推荐产品相关的具有高相似度的推荐产品，提高准确度。此外，可以通过更新有关推荐产品的信息，或者根据用户的反馈对具有低准确度的数据进行再分析，提高准确度。

例如，该基于社交商务的产品推荐系统130可能输出与用户推荐的推荐产品中的至少一个推荐产品相对应的图像，与由连接到该基于社交商务的产品推荐系统的网站的经营者推荐的推荐产品相对应的图像，以及推荐算法推荐的推荐产品。此时，该基于社交商务的产品推荐系统130可能提供模板，该模板包括用于第一用户通过网站120上传的图像的第一区域，和用于与第二用户推荐的推荐产品相对应的图像或与推荐算法推荐的至少一个推荐产品相对应的图像的第二区域。

该基于社交商务的产品推荐系统130可能输出推荐产品的价格、推荐产品的喜好和能够通过该网站120购买推荐商品的统一资源定位符（uniform resource locator，URL）中的至少一个，并且输出通过预定数量的推荐算法推荐的至少一个推荐产品。例如，该基于社交商务的产品推荐系统130可能输出推荐产品名称 “只要女性平跟鞋”、 推荐产品价格“$397”、推荐产品喜好“5”、通过网站能够购买推荐产品的网站“www.aaa.com”。

该基于社交商务的产品推荐系统130可能将与除了本用户外的另一用户推荐的推荐产品相对应的图像，以及与推荐算法推荐的至少一个推荐产品相对应的图像，叠加到该用户上传的图像上。例如，当该用户110将鼠标光标放置到上传的图像上，与该上传的图像相对应的推荐产品将被叠加。

该基于社交商务的产品推荐系统130可能提供一种通过在网格模式中的用户的选择输出多个用户的多个图像的方法，以及通过垂直排列输出多个用户的多个图像的方法，该多个用户的多个图像可能根据用户的选择，以网格模式或垂直排列输出在网站120上。

图2为根据本发明的实施例的基于社交商务的产品推荐系统的结构框图。

基于社交商务的产品推荐系统200可以是通过预定推荐算法推荐产品并将推荐的产品提供给用户的系统，包括数据库210、推荐产品数据库220、信息收集单元230、推荐单元240和输出单元250。

数据库210可能存储第一用户上传的图像。例如，使用该基于社交商务的产品推荐系统的用户可能上传图像，数据库210可能存储上传的图像。此时，用户可能包括管理社交商务的经营者、使用社交常务的用户，以及除了本用户外的其他用户。

推荐产品数据库220可能存储关于多个推荐产品的信息。该推荐产品数据库220可能存储从信息收集单元230收集的多个推荐产品的信息。此时，该推荐产品数据库220可能根据预定的时间被定期更新。

信息收集单元230可能使用至少两种收集方法收集关于多个推荐产品的信息。此时，该信息收集单元230可能根据推荐产品的元数据从开放的API收集关于多个推荐产品的信息，生成收集的多个推荐产品中的每一个推荐产品的产品唯一识别符（ID），并且根据预定的时间定期更新关于多个推荐产品的信息。该信息收集单元230可能从外部数据库接收关于多个推荐产品的信息，并将关于多个产品的信息标准化为能够在该基于社交商务的产品推荐系统中识别的数据。该信息收集单元230可能爬取关于多个推荐产品的信息，并且通过有效性测试，验证关于多个推荐产品的信息。

推荐单元240可能使用预定推荐算法从多个推荐产品中确定与上传的图像相对应的产品相关的至少一个推荐产品。该推荐单元240可能将上传的图像转换为二进制数据，并且从通过转换的二进制数据的相似性而推荐的多个推荐产品中确定与上传的图像相对应的产品相关的至少一个推荐产品。该推荐单元240可能根据与上传的图像相对应的多个推荐产品，生成元数据，根据元数据测量包括单词的重复次数和重要性在内的相似性，并且从通过相似性推荐的多个推荐产品中确定与上传的图像相对应的产品相关的至少一个推荐产品。

输出单元250可能输出与由第二用户推荐的推荐产品相对应的图像，以及与由推荐算法推荐的至少一个推荐产品相对应的图像。例如，输出单元250可能输出与社交商务经营者、除了本用户外的另一用户、回答该用户的询问的人、推荐外部产品的企业等推荐的推荐产品相对应的图像，同时输出与由推荐算法推荐的至少一个推荐产品相对应的图像，并且输出由每个用户推荐的产品。

图3A和3B为描绘了在根据本发明的实施例的基于社交商务的产品推荐系统中收集关于多个推荐产品的信息的方法的示意图。

该基于社交商务的产品推荐系统可能使用至少两种收集方法收集关于多个推荐产品的信息。为了收集关于多个推荐产品的信息，在收集关于多个推荐产品的信息的方法中，该基于社交商务的产品推荐系统可能使用从开放的API收集关于多个推荐产品的信息的方法，从外部数据库收集关于多个推荐产品的信息的方法，以及通过爬取收集关于多个推荐产品的信息的方法。此时，用在网站中的API可能基于表述性状态转移（Representonal State Transfer，RESTful）API和授权的开放标准（Open Standard for Authorization，OAUTH）被写入。

从外部电子商务（E-commerce）提供的开放的API收集关于多个推荐产品的信息的方法可能基于推荐产品的元数据从开放的API收集关于多个推荐产品的信息。例如，可能通过TaoBao提供的搜索API，基于推荐产品的元数据收集产品数据。此时，可能相对收集的多个推荐产品中的每一个推荐产品生成产品唯一的ID，并且可能根据预定的时间定期更新产品数据。

图3A为一种从外部数据库收集关于多个推荐产品的信息的方法的示意图。

该基于社交商务的产品推荐系统可能包括存储关于多个推荐产品的信息的服务器，例如，建议服务器310，并且该基于社交商务的产品推荐系统可能向外部数据库请求关于多个推荐产品的信息。在该基于社交商务的产品推荐系统中，建议服务器310可能通过直接从外部数据库接收数据实现相互配合。

该外部数据库可能传送产品数据以响应建议服务器的请求。此时，根据系统设计，该外部数据库可能具有各种类型，并提供标准规范。例如，该外部数据库可能搜索由客户企业数据库（例如，小型业务服务器）320请求的产品数据，搜索到的产品数据可能传送到产品信息查看表330，并且该产品信息查看表330可能收集产品数据。产品信息查看表330可能将产品数据标准化，该基于社交商务的产品推荐系统因此可以识别该标准化的产品数据。

此外，该外部数据库可能包括嵌入式模块。当该嵌入式模块从基于社交商务的产品推荐系统接收预定请求时，该嵌入式模块可能在产品信息查看表中搜索接收的请求，并根据该请求接收标准化的产品数据。该嵌入式模块可能将接收到的标准化产品数据传送到建议服务器310。

图3B为一种通过爬取收集多个推荐产品的信息的方法的示意图。

该基于社交商务的产品推荐系统可能包括存储关于多个推荐产品的信息的服务器，例如，建议服务器350，该建议服务器350可能爬取客户企业网站（例如，小型业务网站）360。该建议服务器350可能根据产品列表页面执行轮询，并且当存在新的产品信息时，该建议服务器350可能爬取产品详细描述页面。此时，爬取的数据可能提供能够直接验证在客户企业中的有效性的客户企业管理员页面。建议管理员网站370可能询问和更正通过接收到的管理员页面的访问权限收集的数据，并注册新的数据。

图4为说明了在根据本发明的实施例的基于社交商务的产品推荐系统中被推荐的产品的例子的示意图。

基于社交商务的产品推荐系统可能提供模板，该模板包括用于第一用户上传的图像的第一区域410，和用于与第二用户推荐的推荐产品相对应的图像或与推荐算法推荐的至少一个推荐产品相对应的图像的第二区域420。可能通过包括第一区域410和第二区域420的模板在用户和该基于社交商务的产品推荐系统之间传送和接收信息。

该基于社交商务的产品推荐系统可能收集和存储关于多个推荐产品的信息。例如，如图3A和3B所示，该基于社交商务的产品推荐系统可能根据与推荐产品相关的元数据，通过被称为TaoBao的开发API收集关于多个推荐产品的信息，从外部数据库收集关于多个推荐产品的信息，并且通过爬取关于多个推荐产品的信息收集关于多个推荐产品的信息。该基于社交商务的产品推荐系统可能使用上述多种方法中的至少两种收集方法收集关于多个推荐产品的信息，并且将该关于多个推荐产品的信息存储在推荐产品数据库中。

该基于社交商务的产品推荐系统可能使用预定的推荐算法从多个推荐产品中确定与上传的图像相对应的产品相关的至少一个推荐产品。此时，该推荐算法可能从用户上传图像的时候开始执行。例如，该推荐算法可能根据用户的条件从具有外部接收的多个推荐产品的列表中提取标准化的单词作为查询词，并且测量提取的元数据的包含单词重复次数、重要性等在内的相似性。该推荐算法可能将上传的图像转换为二进制数据，并且通过该转换的二进制数据的相似性确定推荐产品。此时，该相似性被数字化，通过数字化的相似性，可以确定与上传的图像相类似的推荐产品。

此外，当第二用户关注到第一用户上传的图像和包含输入查询的内容时，该内容可能被复制到第二用户的个人空间（我的房间）。此时，第二用户可能通过点击与第一用户上传的图像和包含输入查询的内容相关的“我想要”按钮进行关注。

该基于社交商务的产品推荐系统可能同步执行通过用户输入的内容而添加的推荐内容，和在被第二用户关注的时候预先添加的推荐内容，并且在此之后，继续同步执行多个用户另外输入的推荐内容。例如，多个用户可能关注由第一用户生成的内容。当推荐内容被添加到复制到通过关注生成的每个用户的个人空间上的内容和第一用户生成的内容中的至少一个内容上，该推荐内容可能与每个内容同步，并且当添加新的推荐产品时，关于新的推荐产品的信息可能提供给关注该内容的多个用户。虽然在当前输出的一个或多个推荐产品中没有用户喜好的推荐产品，但是无论何时更新与感兴趣的产品相关的查询，用户都可以通过关注该内容接收到连续的更新。

该基于社交商务的产品推荐系统可能在第二区域420中输出与第二用户推荐的推荐产品相对应的图像，以及推荐算法推荐的至少一个推荐产品430。例如，可能输出由经营者推荐的推荐产品430，除了本用户外的另一用户可能直接通过按钮“添加建议”420推荐类似的推荐产品。

可能在第二区域420中输出预定数量的推荐产品430，并且，推荐产品的价格、推荐产品的喜好和能够购买推荐商品的URL中的至少一个可能与推荐产品430一起输出在第二区域430中。例如，该基于社交商务的产品推荐系统可能输出四个推荐产品，并且还输出推荐产品名称 “只要女性白色上衣”、 推荐产品价格“$297”、推荐产品喜好“3”和能够购买该推荐产品的网站“www.aaa.com”。此外，该基于社交商务的产品推荐系统可能提供UI，从而允许用户能够购买该推荐产品430，用户可能通过点击该UI进入到能够购买该推荐产品430的网站，从而允许用户能够购买该推荐产品，并且查看与该推荐产品430有关的详细说明。

根据本发明的实施例的基于社交商务的产品推荐系统可能根据用户的喜好推荐该推荐产品。

图5为描绘了在根据本发明的实施例的基于社交商务的产品推荐系统中的产品推荐方法的示意图。

在操作510中，该基于社交商务的产品推荐系统可能存储由第一用户上传的图像。

在操作520中，该基于社交商务的产品推荐系统可能使用至少两种收集方法收集关于多个推荐产品的信息。参考图3，为了收集关于多个推荐产品的信息，该基于社交商务的产品推荐系统可能使用从开放的API收集关于多个推荐产品的信息的方法，从外部数据库收集关于多个推荐产品的信息的方法，以及通过爬取收集关于多个推荐产品的信息的方法。该基于社交商务的产品推荐系统可能存储收集的多个推荐产品的信息。

在操作530中，该基于社交商务的产品推荐系统可能使用预定的推荐算法从多个推荐产品中确定与上传的图像相对应的产品相关的至少一个推荐产品。该基于社交商务的产品推荐系统可能将上传的图像转换为二进制数据，并且通过该转换的二进制数据的相似性从推荐的多个推荐产品中确定与上传的图像相对应的产品相关的至少一个推荐产品。该基于社交商务的产品推荐系统130可能从与上传的图像相对应的多个推荐产品中生成元数据，并且通过该相似性，从推荐的多个推荐产品中确定与上传的图像相对应的产品相关的至少一个推荐产品。

在步骤540中，该基于社交商务的产品推荐系统可能输出与由第二用户推荐的推荐产品相对应的图像，以及与由推荐算法推荐的至少一个推荐产品相对应的图像。

图6为说明了在根据本发明的实施例的基于社交商务的产品推荐系统中推荐产品的例子的示意图。

该基于社交商务的产品推荐系统可能安装有用于实现该基于社交商务的产品推荐系统与进行电子商务的网站相互协同工作的程序。用户通过设置在网站中的工具栏功能可能很快搜索到产品，并且可能轻易地将搜索到的产品保留在购物车中。

该基于社交商务的产品推荐系统可能增加两个能够在产品上应用喜好或推荐该产品的功能。例如，在进行电子商务的网站中，当用户将鼠标放在产品610上，可能输出按钮“我想要”620、按钮“推荐”630、此时，当用户选择产品上的按钮“我想要”620时，该用户选择的产品可能通过连接到基于社交商务的产品推荐系统上而被输出。该基于社交商务的产品推荐系统可能输出在进行电子商务的网站中选择的产品，并且输出关于该产品的详细说明。例如，该基于社交商务的产品推荐系统可能输出选择的产品的制造商、选择的产品的类型或选择的产品的说明等。此外，关于选择的产品的说明可以被写入或存储，并且该说明可能被更正和存储。

图7为说明了在根据本发明的实施例的基于社交商务的产品推荐系统中推荐产品的另一个例子的示意图。

该基于社交商务的产品推荐系统可能安装用于与实现电子商务的网站配合工作的程序。用户可能通过设置在网站中的工具栏功能快速搜索产品，并且可能轻易地将搜索到的产品保留在购物车中。

该基于社交商务的产品推荐系统可能增加两个能够在产品上应用喜好或推荐该产品的功能。例如，在进行电子商务的网站中，当用户将鼠标放在产品710上，可能输出按钮“我想要”720、按钮“推荐”730、此时，当用户选择产品上的按钮“推荐”720时，用户选择了按钮“推荐”720的该产品可能通过连接到基于社交商务的产品推荐系统上而被输出。

该基于社交商务的产品推荐系统可能输出在进行电子商务的网站中选择的产品。此外，该基于社交商务的产品推荐系统可能还输出查询者做出关于产品的查询的图像，该图像关于该查询被上传。此时，例如，在相对于用户上传的图像做出查询后，可能输出包含有用户相对于该查询上传的产品的内容750。

用户可能从包含有相对于查询而上传的产品的内容中选择至少一个内容。该基于社交商务的产品推荐系统可能推荐在网站中在相对于查询而上传的产品中选择作为推荐产品的产品710。例如，该基于社交商务的产品推荐系统可能通过将在网站中选择的产品710叠加到包含有与查询相对应的产品的内容750上进行输出。

上述设备可能通过单独或联合使用硬件部件、软件部件实现。例如，可能使用至少一个通用计算机或专用计算机，如处理器、控制器、算术逻辑单元（ALU）、数字信号处理器（DSP）、微型计算机、现场可编程序逻辑阵列（FPGA）、可编程逻辑单元（PLU）、微处理器，或者任何其他能够执行和响应指令的设备，实现在实施例中所述的设备和部件。该处理设备可能执行操作系统（OS）和在该操作系统（OS）中执行的至少一个软件。此外，该处理设备可能访问、存储、操作、处理和生成数据，以响应软件的执行。为了便于理解，举了使用单个处理设备的例子，但是，本领域技术人员可以理解的是，该处理设备包括多个处理单元或多个类型的处理单元。例如，该处理设备可能包括多个处理器，或者一个处理器和一个控制器。此外，可能用到并行处理器等其他处理结构。

软件可能包括单独或联合的计算机程序、代码、指令，该软件将处理设备配置为按需工作，或者单独或共同向处理设备下达指令。软件和/或数据可能永久或临时嵌入在任何类型的机器、部件、物理设备、虚拟仪器、计算机存储介质或设备、或传输的信号波中，以便被处理设备分析，或向处理设备提供指令或数据。软件可能分布在连接计算机系统的网络上，因此，该软件可以以分布式的方式存储和执行。软件和数据可能存储在至少一个计算机可读存储介质中。

根据本发明的实施例的方法可能通过以程序指令的方式执行而存储在计算机可读存储介质中。该计算机可读存储介质可能包括单独或联合的程序指令、数据文件、数据结构等。存储在计算机可读存储介质中的程序指令可能是为了本发明专门设计或设置的，或者可能是本领域技术人员已知的和使用的。计算机可读存储介质的例子包括硬盘、软盘和硬盘等磁性介质、光盘（CD）只读存储器（ROM）和数字视频光盘（DVD）等光学存储介质、软式光盘等磁光介质和硬件设备，其中，该硬件设备专门用于存储和执行程序指令，如ROM、随机存取存储器（RAM）和Flash存储器等。程序指令的例子可能包括计算机使用解译器等执行的高级语言编码，以及在计算机中创作的机器代码。硬件设备可能用作至少一个软件模块，以便执行根据本发明的操作，反之亦然。

虽然参考本发明的若干实施例对本发明进行了展示和描述，但是，本领域技术人员可以理解的是可以对本发明的形式和细节做出各自变形和改进。例如，当上述技术以不同于所述方法的顺序执行，和/或以不同于所述方法的形式进行连接和组合，其中，系统的部件、结构、设备、电路等由其他部件或等价物替代或替换时，均可以实现适宜的结果。

因此，其他实现方式、其他实施例和与权利要求相当的技术方案可能包含在所附权利要求的范围内。